發(fā)布時間：2017-05-18 17:04

  本文關鍵詞：應用SVM的PM2.5未來一小時濃度動態(tài)預報模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前現(xiàn)有的PM2.5模式預報值偏離實況觀測值較大。針對上述問題,從上海浦東氣象局獲得2012年11月~2013年11月的PM2.5實況觀測濃度、PM2.5模式預報(WRF-CHEM)濃度和主要氣象影響因子的模式預報數(shù)據(jù)資料,在PM2.5模式預報數(shù)據(jù)的基礎上,加入另外5個主要氣象影響因子的模式預報數(shù)據(jù),應用支持向量機(SVM)建立動態(tài)預報模型,提高PM2.5未來一小時濃度預報的精度,并且與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(RBFNN)、多元線性回歸法(MLR)、WRF-CHEM作對比。實驗結果表明:該算法較大提高了PM2.5未來一小時濃度預報的精度,預報精度優(yōu)于RBFNN、MLR和WRF-CHEM,并且對PM2.5濃度變化劇烈的情況具有較好地預報能力。
【作者單位】： 浙江師范大學數(shù)理與信息工程學院;上海市浦東新區(qū)氣象局;
【關鍵詞】： PM. 濃度預報 支持向量機 動態(tài)模型
【基金】：國家自然科學基金(41575046) 浙江省科技廳公益性技術應用研究計劃(2016C33010) 浙江省金華市科技計劃(2014-3-028)
【分類號】：X513
【正文快照】： 0引言造成霾天氣的主要成因是PM2.5,由于PM2.5顆粒直徑≤2.5μm的細顆粒物,可直接通過呼吸道進入肺部,誘發(fā)肺部疾病。目前關于PM2.5的研究國內才剛剛起步,因為觀測數(shù)據(jù)資料缺乏,所以對于PM2.5濃度的預報手段還很粗糙,實際預報效果不盡人意,因此PM2.5濃度的準確預報有著重要的

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本文編號：376610